


Comment les industries peuvent tirer parti de l'IA de pointe pour maximiser leurs revenus
Comme nous le savons tous, l'intelligence artificielle consomme de la puissance de calcul et nécessite un grand nombre de centres de données. Mais dans de bonnes circonstances, ses capacités impressionnantes peuvent exister sur des appareils plus petits et plus portables.
Edge AI consiste à placer des systèmes d'intelligence artificielle sur des appareils matériels décentralisés plus proches de la source de données. Cette approche peut réduire la latence, augmenter la confidentialité, réduire le transfert de données d'un appareil à un autre et améliorer les performances des applications d'IA natives. Cependant, cela peut également nécessiter plus de puissance de calcul que d’autres charges de travail de cloud computing courantes.
Edge AI offre des avantages en termes de performances en gardant le calcul à proximité des sources de données, garantit la sécurité lorsque la protection de la vie privée est une priorité et offre des avantages logistiques lors de la collecte de données dans des endroits difficiles d'accès. Des cas d’utilisation de Edge AI que les chefs d’entreprise devraient connaître émergent sur les marchés verticaux. Les principaux exemples à explorer sont l’industrie manufacturière et la production, les soins de santé, l’énergie, les transports et la vente au détail.
Edge Artificial Intelligence et Edge Computing
Edge Artificial Intelligence est l'application directe de la puissance de calcul intelligente à des appareils tels que les smartphones, les réfrigérateurs intelligents et autres appareils Internet des objets. Ces appareils peuvent prendre des décisions sans attendre que les informations soient envoyées sur Internet. L’Edge Computing consiste à rapprocher le travail informatique de la collecte de données. En plus de la prise de décision en matière d'intelligence artificielle, l'informatique de pointe comprend également des tâches telles que le stockage et le traitement simple des données
Anand Rao, leader mondial de l'intelligence artificielle chez PwC, a déclaré que l'intelligence artificielle de pointe révolutionne la façon dont de nombreuses industries collectent et utilisent les données pour leurs produits. et les opérations.
Edge computing exécute de nombreux systèmes puissants, tels que ceux utilisés pour le suivi des hospitalisations et la maintenance prédictive. Edge AI améliore les performances de ces tâches. Par exemple, il peut utiliser la vision par ordinateur pour détecter des événements importants, tels que les glissades et les chutes des patients, à partir d'appareils locaux, puis envoyer des alertes au personnel médical. D'autres exemples de fonctionnalités complémentaires des appareils de pointe incluent le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive.
Bharath Thota, partenaire du cabinet d'analyse avancée de Kearney, une société mondiale de conseil en stratégie et en gestion, a déclaré : « L'intelligence artificielle de pointe et l'informatique de pointe changent la façon dont nous traitons les données et extrayons de la valeur à partir des données, mais ils ne le font pas. de la même manière."
Avantages de Edge AI pour les entreprises
Les avantages pour les entreprises incluent une réduction des coûts associés à la charge du réseau dans des scénarios de volume de données élevé, une protection de la confidentialité pour les applications sensibles et des performances et une précision d'inférence améliorées. Edge AI augmente également l’efficacité et réduit les coûts en transférant les calculs d’IA complexes vers les appareils locaux. Cela réduit la dépendance des charges de travail d’inférence d’IA sur les grands systèmes informatiques et serveurs centralisés. Dans les situations où les applications doivent effectuer une analyse des données en temps réel, la proximité de la source de données peut réduire la latence.
L'intelligence artificielle de pointe peut améliorer la sécurité des données. Il protège les entrées de données potentiellement sensibles en localisant le processus de collecte de données, en effectuant des prédictions au niveau de la source de données et en limitant le trafic réseau externe à la seule sortie du modèle d'IA. Edge AI est une solution fiable pour les appareils et les opérations distants avec des connexions réseau instables
Dans cet élément de contenu, Lucas Liu, directeur principal de la société de conseil mondiale Protiviti Consulting, affirme que l'IA de pointe peut permettre une variété de nouveaux cas d'utilisation en réduisant la latence et réduisant le besoin d’une connexion Internet. Dans ces scénarios, les applications peuvent s'exécuter plus rapidement avec une configuration Edge Computing
Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie pour l'IA de pointe
Les cas d'utilisation de l'industrie sont les suivants :
Fabrication et production : Edge AI améliore la maintenance prédictive d'une flotte ou d'un groupe d'équipements de production. Les modèles d’IA prédisent le moment où l’équipement est le plus susceptible de tomber en panne. Des algorithmes exécutés localement analysent, entre autres facteurs, les données vibratoires, thermiques et acoustiques de la machine. Ils le font en haute résolution et en temps réel. Les informations tirées de l’analyse sont les résultats.
Avec le nettoyage des données et la détection des anomalies : Peut améliorer les efforts de collecte de données à grande échelle dans les usines de fabrication et les opérations sur le terrain. L'exécution de ces tâches localement réduit la surcharge de données et améliore les temps de réponse.
Soins de santé : Edge AI permet de surveiller les patients en temps réel, améliorant ainsi les soins et la sécurité. Les appareils portables sur les patients collectent des données de santé. Lorsque l’analyse des informations basée sur l’IA est effectuée localement, elle réduit la consommation de bande passante et améliore la confidentialité des données par rapport à la transmission de données à traiter de manière centralisée.
Énergie. Edge AI peut surveiller les appareils en temps réel. Cela peut aider à prédire quand les équipements énergétiques, tels que les centrales électriques et les parcs éoliens, pourraient nécessiter des réparations, comme dans les cas d’utilisation dans le secteur manufacturier. En outre, cela pourrait améliorer les outils d'étude des données sur la consommation d'énergie afin d'identifier les périodes de pointe, de prédire les modèles d'utilisation et d'améliorer la manière dont les usines allouent l'énergie.
Transport : Edge AI traite les données des capteurs fixés aux véhicules en temps réel, permettant aux véhicules autonomes de comprendre leur environnement, de prendre des décisions et de naviguer rapidement. Il peut également fournir des avertissements lorsque la voiture quitte sa voie et améliorer les systèmes d'aide à la conduite.
Retail : Edge AI améliore la détection des incidents de sécurité en traitant les flux vidéo avec un support anti-perte.
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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

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